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Data Analysis with Python and Pyspark

為了解決pdf read的問題，作者Rioux, Jonathan 這樣論述：

Think big about your data! PySpark brings the powerful Spark big data processing engine to the Python ecosystem, letting you seamlessly scale up your data tasks and create lightning-fast pipelines.In Data Analysis with Python and PySpark you will learn how to: Manage your data as it scales acros

s multiple machines Scale up your data programs with full confidence Read and write data to and from a variety of sources and formats Deal with messy data with PySpark’s data manipulation functionality Discover new data sets and perform exploratory data analysis Build automated data pipelines that t

ransform, summarize, and get insights from data Troubleshoot common PySpark errors Creating reliable long-running jobs Data Analysis with Python and PySpark is your guide to delivering successful Python-driven data projects. Packed with relevant examples and essential techniques, this practical book

teaches you to build pipelines for reporting, machine learning, and other data-centric tasks. Quick exercises in every chapter help you practice what you’ve learned, and rapidly start implementing PySpark into your data systems. No previous knowledge of Spark is required. Purchase of the print boo

k includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology The Spark data processing engine is an amazing analytics factory: raw data comes in, insight comes out. PySpark wraps Spark’s core engine with a Python-based API. It helps simplify Spark’s steep

learning curve and makes this powerful tool available to anyone working in the Python data ecosystem. About the bookData Analysis with Python and PySpark helps you solve the daily challenges of data science with PySpark. You’ll learn how to scale your processing capabilities across multiple machin

es while ingesting data from any source--whether that’s Hadoop clusters, cloud data storage, or local data files. Once you’ve covered the fundamentals, you’ll explore the full versatility of PySpark by building machine learning pipelines, and blending Python, pandas, and PySpark code. What’s inside

Organizing your PySpark code Managing your data, no matter the size Scale up your data programs with full confidence Troubleshooting common data pipeline problems Creating reliable long-running jobs About the reader Written for data scientists and data engineers comfortable with Python. About th

e author As a ML director for a data-driven software company, Jonathan Rioux uses PySpark daily. He teaches the software to data scientists, engineers, and data-savvy business analysts. Table of Contents 1 Introduction PART 1 GET ACQUAINTED: FIRST STEPS IN PYSPARK 2 Your first data program in PySp

ark 3 Submitting and scaling your first PySpark program 4 Analyzing tabular data with pyspark.sql 5 Data frame gymnastics: Joining and grouping PART 2 GET PROFICIENT: TRANSLATE YOUR IDEAS INTO CODE 6 Multidimensional data frames: Using PySpark with JSON data 7 Bilingual PySpark: Blending Python and

SQL code 8 Extending PySpark with Python: RDD and UDFs 9 Big data is just a lot of small data: Using pandas UDFs 10 Your data under a different lens: Window functions 11 Faster PySpark: Understanding Spark’s query planning PART 3 GET CONFIDENT: USING MACHINE LEARNING WITH PYSPARK 12 Setting the stag

e: Preparing features for machine learning 13 Robust machine learning with ML Pipelines 14 Building custom ML transformers and estimators

pdf read進入發燒排行的影片

公有雲端企業資料庫即時同步備援到企業自有機房之研究

為了解決pdf read的問題，作者周建竹 這樣論述：

由於在近十年來網路通訊技術的快速發展，雲端服務在手機時代已經被各企業和個人所採用，在此平台上，提供的服務，可以使租用戶能快速建構符合他們本身所需要的資料系統，另外在以前雲端服務及網路通訊技術尚未普及的年代，資訊系統備援是有地區距離的限制，而現在，在地端和雲端聯結更緊密的時代，在雲端各應用系統的後端的關聯式資料庫儲存重要的交易資料，其中備援設計更是極為重要。在本論文中研究的目的將以雲端的關聯式資料庫層級即時備援到地端，從可用性、即時性、保密安全性、持久性保存和搬遷性等做探討，本研究所採用的方式為在雲端租用和設定環境和地端架設環境，建構本研究之研究模型，進行雲端到地端在關聯式資料庫層級的備援探討

分析，並使用雲端運算業者Azure的計量統計圖表做資料蒐集及資料分析，呈現雲端硬碟讀寫累積使用量和網路頻寬累積使用量的數據並進行分析和探討，企業將可依照自己業務特性，做出符合最佳化的雲端資料庫備援到地端資料庫方式的決策。

深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版)

為了解決pdf read的問題，作者MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯 這樣論述：

　　本書是針對「已經會寫」資料庫程式的程式設計師所設計的案頭書，當遇到資料存取相關問題時可以隨時拿出來查閱。不光是知道這些方法、屬性是什麼（名詞解釋）？更有範例可以直接套用、學習與解惑（不只是What，更要會動手寫，知道怎麼做How To Do）。 　　◈以微軟Microsoft Doc（前MSDN）網站為基礎，介紹最常用、次常用的屬性與方法之實務應用。 　　◈除了ASP.NET（Web Form）網頁，也搭配Windows Form的ADO.NET程式，演示跨平台資料存取。部分章節更提供ASP.NET MVC 5的範例。 　　◈以.NET Framework為主，Dat

aReader與SqlCommand、DataSet與SqlDataAdapter屬性與方法。 　　◈EntLib企業函式庫（Enterprise Library）的資料存取（DAAB），快速整合DataReader與DataSet兩種寫法。 　　◈開放式並行存取（Optimistic Concurrency）、.NET 2.0~4.x的非同步（Async.與Await）程式。 　　◈撰寫分頁程式，搭配SQL Server資料庫的Row_Number、Offset…Fetch Next，實踐資料來源的分頁展示。 　　◈Web Service與WCF Service搭配jQuery、JSON，做

出Facebook無限下拉的資料呈現（AJAX分頁程式）。 　　◈System.Transactions命名空間、TransactionScope與資料庫交易、SqlBulkCopy。 　　◈SqlParameter參數避免資料隱碼（SQL Injection）攻擊。 　　◈ASP.NET Web Form專用的SqlDataSource控制項的解說與剖析。 　　◈LINQ與ADO.NET、LINQ語法介紹。 　　☞【範例檔下載網址：reurl.cc/E2baEm】☜  

我國小學閱讀理解教學成效之後設分析

為了解決pdf read的問題，作者蘇郁棻 這樣論述：

摘 要本研究旨在探究臺灣地區國小階段閱讀理解教學的成效，並進一步探討閱讀理解教學介入，對於增進閱讀理解歷程中字詞義理解、文本理解、摘要、推論和理解監控等能力的成效，以及不同的調節變項對國小閱讀理解教學成效的影響。本研究採用後設分析研究法，蒐集臺灣1995年至2021年間以國小學童為對象進行閱讀理解教學的相關文獻，接著以選用準則進行篩選，最後納入79篇期刊論文進行進行探討。研究獲致結論如下：一、我國小學階段閱讀理解教學可達中度顯著立即效果。二、學習年段是影響閱讀理解教學成效的調節變項。三、教學總時間達1441～2000分鐘是影響閱讀理解教學效果的調節變項。四、融入的教學領域是影響中年級和摘要

閱讀理解教學成效的調節變項。五、教學媒材的選用是影響閱讀理解教學的調節變項。最後，研究者根據所獲致結論，對閱讀理解的研究及教學實務提出建議供參考。